题名 地理实体模型构建与表达研究
被引量：4
1
作者
曹全龙 王会娜 杜萌 宫萌 张璐 蒋笑
机构
江苏省基础地理信息中心
出处
《时空信息学报》
2023年第1期64-69,共6页
文摘
在加快新型基础测绘体系建设、推进基础地理信息数据库向无尺度基础地理实体数据库转变的过程中,地理实体数据建设成了一个需要深入研究的问题。其中,地理实体模型构建及存储管理是一个重点内容。为了实现这一目标,立足省级新型基础测绘建设,通过试点探索,提出基于图元的地理实体数据模型,依托模型建立研究区地理实体数据,并利用关系图谱实现地理实体数据的表达与可视化。研究成果已在江苏省新型基础测绘体系数据库建设中得到应用。
关键词
新型基础测绘 地理实体 数据模型 关系表达
Keywords
new basic surveying and mapping geo-entity data model relationship representation
分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
题名 任务协作表示增强的要素及关系联合抽取模型
2
作者
刘小明 王杭 杨关 刘杰 曹梦远
机构
中原工学院计算机学院 郑州市文本处理与图像理解重点实验室 北方工业大学信息学院 国家语委中国语言智能研究中心
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1955-1962,共8页
基金
“新一代人工智能”国家科技重大专项(No.2020AAA0109703) 国家自然科学基金(No.62076167,No.61772020,No.U23B2029) 河南省高等学校重点科研项目(No.23A520022)。
文摘
对文本中诸如实体与关系、事件及其论元等要素及其特定关系的联合抽取是自然语言处理的一项关键任务.现有研究大多采用统一编码或参数共享的方式隐性处理任务间的交互,缺乏对任务之间特定关系的显式建模,从而限制模型充分利用任务间的关联信息并影响任务间的有效协同.为此,提出了一种基于任务协作表示增强的要素及关系联合抽取模型(Task-Collaboration Representation Enhanced model for joint extraction of elements and relationships,TCRE).该模型旨在从多个阶段处理任务间的特定关系,帮助子任务进行更细致的调节和优化,促进整体性能的提升.在三个关系抽取和一个事件抽取数据集上进行实验,TCRE在实体识别和关系提取任务上平均性能分别提高0.57%和0.77%,在触发词识别和论元角色分类任务上分别提高0.7%和1.4%.此外,TCRE还显示出在缓解“跷跷板现象”方面的作用.
关键词
关系表示 联合抽取 任务协作 多任务学习 跷跷板现象
Keywords
relationship representation joint extraction task collaboration multi task learning seesaw phenomenon
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 解析RDA中的关系描述
被引量：3
3
作者
罗翀 李菡
机构
国家图书馆
出处
《数字图书馆论坛》
CSSCI
2014年第6期55-62,共8页
基金
国家图书馆馆级重点项目“《资源描述与检索》(RDA)在国家图书馆的实施方向及应用策略研究”(编号:NLCKY-2012-02)资助
文摘
识别属性和关联实体是RDA的两大核心内容。文章从编目史学角度出发，阐明关系描述对于实现目录“导航”功能的重要性，进而阐述RDA对传统编目规则中关系描述的继承与发展。重点解读RDA中“关系”的构成和“关系”的类型，进而分析这些关系的实质以及在RDA中的体现，介绍RDA各种主要“关系”在MARC21机读目录格式中的表达方法。
关键词
书目关系 RDA MARC21 关系表达
Keywords
Bibliographical relationship RDA MARC 21 relationship representation
分类号
G254.3
[文化科学—图书馆学]
题名 融合关系特征的半监督图像分类方法研究
被引量：1
4
作者
刘威 王薪予 刘光伟 王东 牛英杰
机构
辽宁工程技术大学理学院 辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院 辽宁工程技术大学数学与系统科学研究所 辽宁工程技术大学矿业学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第5期886-899,共14页
基金
国家自然科学基金项目(51974144,51874160) 辽宁省教育厅项目(LJKZ0340) 辽宁工程技术大学学科创新团队项目(LNTU20TD-01,LNTU20TD-07)。
文摘
半监督深度学习模型具有泛化能力强,所需样本数较少等特点,经过10多年的发展,在理论和实际应用方面都取得了巨大的进步,然而建模样本内部“隐含”关系时模型缺乏解释性以及构造无监督正则化项难度较大等问题限制了半监督深度学习的进一步发展。针对上述问题,从丰富样本特征表示的角度出发,构造了一种新的半监督图像分类模型—融合关系特征的半监督分类模型(semi-supervised classification model fused with relational features,SCUTTLE),该模型在卷积神经网络模型(convolutional neural networks,CNN)基础上引入了图卷积神经网络(graph convolutional networks,GCN),尝试通过GCN模型来提取CNN模型各层的低、高级特征间的关系,使得融合模型不仅具有特征提取能力,而且具有关系表示能力。通过对SCUTTLE模型泛化性能进行分析,进一步说明了该模型在解决半监督相关问题时的有效性。数值实验结果表明,三层CNN与一层GCN的融合模型在CIFAR10、CIFAR100、SVHN 3种数据集上与CNN监督学习模型的精度相比均可提升5%~6%的精度值,在最先进的ResNet、DenseNet、WRN(wide residual networks)与GCN的融合模型上同样证明了本文所提模型的有效性。
关键词
关系表示 特征提取 图卷积神经网络 融合模型 半监督学习 图像分类 视觉卷积 泛化性能
Keywords
relationship representation feature extraction graph convolutional neural network hybrid model semi-supervised learning image classification convolution in vision generalization performance
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 依恋表征的意识和无意识性初探
被引量：3
5
作者
王争艳 汪斌 林青
机构
北京市学习与认知重点实验室首都师范大学教育学院心理系 北森测评技术有限公司
出处
《心理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2011年第1期119-124,共6页
基金
教育部青年人文社会科学研究基金项目(09YJCXLX022) 2010年度北京市属高等学校人才强教深化计划中青年骨干人才项目(PHR201008060) 北京市属高等学校人才强教深化计划"学术创新团队建设计划"项目的资助
文摘
采用关系等级问卷、亲密关系经历问卷和内隐联想测验(IAT)分别作为研究依恋表征的外显和内隐的测量工具,以103名处于恋爱关系中的大学生和研究生为被试,探讨一般依恋表征和特殊依恋表征的意识性与无意识性以及它们的一致性。结果发现:(1)一般依恋表征和特殊依恋表征中,安全型和恐惧型的个体在无意识层面上的反应时表现与外显理论相符,过度投入型的被试意识和无意识的表现不一致;(2)个体在无意识水平上对目标人物积极评价的差异与个体在意识水平上的依恋状况(一般依恋关系和婚恋关系)有关。(3)一般依恋表征中过度投入型和冷漠型被试,内隐联想测验和外显依恋量表结果一致的占33%;特殊依恋表征中过度投入型和冷漠型被试,内隐联想测验和外显依恋量表结果一致的占37%。
关键词
一般依恋表征 特殊依恋表征 内隐联想测验 意识 无意识
Keywords
general attachment representation specific-relationship representation Implicit Association Test（IAT） consciousness unconsciousness
分类号
B842.1
[哲学宗教—基础心理学]
题名 语言线索对空间关系表征的影响及其机制
被引量：3
6
作者
窦文菲 胡清芬
机构
北京师范大学发展心理研究院
出处
《心理发展与教育》
CSSCI
北大核心
2018年第5期633-640,共8页
基金
国家自然科学基金(31500900)
文摘
语言的获得会对空间认知产生深刻的影响。关于语言与空间认知,近些年来,不仅有大量的相关研究发现语言能力跟空间认知能力之间存在着密切的关联,还出现了实验研究,来试图直接揭示语言对空间关系表征的影响。研究发现,在一系列涉及不同空间关系的任务中,相较于非语言线索,语言线索提示的效果明显更好。在此基础上,从语言编码的特点和加工过程等方面进一步分析语言的作用机制,发现在空间表征中语言主要起到了选择和整合的作用,语言的作用过程是即时性的。建议未来研究在空间任务和语言表述形式上有更多的变式,从而更全面地来揭示语言的作用。
关键词
空间关系表征 语言编码 选择与整合 语言相对论
Keywords
spatial relationship representation language coding selectivity and integration linguistic relativity
分类号
B842
[哲学宗教—基础心理学]
题名 基于SWOT分析法谈办公室人际关系的表象与影响
7
作者
杨丽丽 苏世民
机构
山东省青岛市中石油海工事业部
出处
《神州》
2017年第13期256-256,共1页
文摘
办公室文化强调办公室员工的社交功能，强调人际关系对工作效率的影响。文章探讨了办公室人际关系的表象与改进。通过SWOT方法分析是否有必要投入更多精力去经营人际关系。
关键词
人际关系表象 SWOT
Keywords
Interpersonal relationship representation SWOT
分类号
F270
[经济管理—企业管理]
